在医学界，医生们经常通过手写处方来记录和分享他们的医疗信息。由于手写处方的难以识别性，这些信息往往需要人为干预才能提取出来，从而产生了人工智能技术方面的探索。
近年来，研究人员已经开始研究使用人工智能技术来提取手写处方中的信息。然而，这项任务需要大量的标注数据，以便训练监督式模型。但是，这种任务的标注数据很难获取，因此研究人员们被迫使用弱监督信息提取方法。
在这项研究中，研究人员提出了一种从手写处方中提取药物名称和药物剂量的弱监督信息提取方法。该方法利用了手写处方文本之间的联系来进行信息提取。研究人员利用注意力机制来加强手写处方文本之间的联系，从而提高了模型的提取精度。
经过实验，研究人员的方法在手写处方中提取药物名称和药物剂量方面取得了98.2%的准确率。这项研究的成功将为未来的医疗信息提取领域提供更多的方法和思路。
总的来说，通过从手写处方中弱监督信息提取，研究人员们为提高医疗信息提取的效率和准确率做出了贡献。未来，我们可以期待更多的人工智能技术被应用于医学领域，从而提高医疗资源的利用效率，为人们的生命健康保驾护航。
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